在训练我的模型时，当我使用像 sklearn.model_selection.train_test_split(X, y, stratify=y, train_size=0.9) 与 sklearn.model_selection.StratifiedKFold(n_splits=10) 这样的东西时，我得到了非常不同的结果，并且想知道他们如何对数据进行分层之间存在差异 . 我几乎可以肯定我根据文档实现了所有内容，但奇怪的是，后者的测试精度比第一次要差 .
sklearn.model_selection.train_test_split(X, y, stratify=y, train_size=0.9)
sklearn.model_selection.StratifiedKFold(n_splits=10)
当 stratify 不是None时 train_test_split 在内部使用StratifiedShuffleSplit，而不是StratifiedKFold . 所以，是的，有很大的不同 .
stratify
train_test_split
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当
stratify不是None时train_test_split在内部使用StratifiedShuffleSplit，而不是StratifiedKFold . 所以，是的，有很大的不同 .